Machine learningDeep learning / NLP / CV
الكشف عن الكائنات بإشراف ضعيف
يقوم الكشف عن الكائنات بإشراف ضعيف (WSOD) بتدريب كاشفات الكائنات باستخدام تسميات على مستوى الصورة فقط — تشير إلى فئات الكائنات التي تظهر في الصورة — دون الحاجة إلى تعليقات توضيحية مكلفة لمربعات الإحاطة. تسمح صيغ التعلم متعدد الحالات (MIL) للنموذج باكتشاف الموقع المحتمل لكل فئة كائن من إشارات التصنيف وحدها، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة التعليق التوضيحي.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Bilen, H., & Vedaldi, A. (2016). Weakly supervised deep detection networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2846–2854. DOI: 10.1109/CVPR.2016.311 ↗
- Tang, P., Wang, X., Bai, X., & Liu, W. (2017). Multiple instance detection network with online instance classifier refinement. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2843–2851. DOI: 10.1109/cvpr.2017.326 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Object Detection (WSOD). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/weakly-supervised-object-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تصنيف الصورالتعلم العميق↔ compare
- تقسيم الكيانات (Instance Segmentation)التعلم العميق↔ compare
- اكتشاف الكائناتالتعلم العميق↔ compare
- اكتشاف الكائنات شبه المُشرف عليهالتعلم العميق↔ compare
- محوّل الرؤيةالتعلم العميق↔ compare